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Google Tensor vs Apple A15 Bionic

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Google Tensor

Le Google Tensor fonctionne avec 8 cœurs et 8 threads CPU. Il fonctionne à 1.80 GHz (2.80 GHz) base -- tous les cœurs tandis que le TDP est défini sur 10 W .Le processeur est connecté au socket du processeur N/A Cette version inclut -- de cache L3 sur une seule puce, prend en charge 2 pour prendre en charge la LPDDR5-5500 et dispose de PCIe Gen . Tjunction reste en dessous de -- degrés C. En particulier, G1 architecture est améliorée avec la 5 nm et prend en charge la None . Le produit a été lancé le Q4/2021

Apple A15 Bionic

Le Apple A15 Bionic fonctionne avec 6 cœurs et 8 threads CPU. Il fonctionne à No turbo base No turbo tous les cœurs tandis que le TDP est défini sur 8.5 W .Le processeur est connecté au socket du processeur N/A Cette version inclut -- de cache L3 sur une seule puce, prend en charge 2 pour prendre en charge la LPDDR4X-4266 et dispose de PCIe Gen . Tjunction reste en dessous de -- degrés C. En particulier, A15 architecture est améliorée avec la 5 nm et prend en charge la None . Le produit a été lancé le Q3/2021

Google Tensor

Apple A15 Bionic

Google Tensor

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Apple A15 Bionic

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Comparer les détails

1.80 GHz (2.80 GHz)	La fréquence	3.23 GHz
8	Noyaux	6
1.80 GHz (2.80 GHz)	Turbo (1 noyau)	No turbo
--	Turbo (tous les cœurs)	No turbo
No	Hyper-Threading	No
No	Overclocking	No
hybrid (Prime / big.LITTLE)	Architecture de base	hybrid (big.LITTLE)
ARM Mali-G78 MP20	GPU	Apple A15 (5 GPU Cores)
No turbo	GPU (Turbo)	3.20 GHz
5 nm	La technologie	5 nm
No turbo	GPU (Turbo)	3.20 GHz
12	Version DirectX
1	Max. affiche	3
LPDDR5-5500	Mémoire	LPDDR4X-4266
2	Canaux de mémoire	2
	Mémoire max
No	ECC	No
8.00 MB	L2 Cache	4.00 MB
--	L3 Cache	--
	Version PCIe
	PCIe lanes
5 nm	La technologie	5 nm
N/A	Prise	N/A
10 W	TDP	8.5 W
None	La virtualisation	None
Q4/2021	Date de sortie	Q3/2021
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Geekbench 5, 64bit (Single-Core)

Geekbench 5 est un benchmark multi-plateforme qui utilise fortement la mémoire système. Une mémoire rapide poussera beaucoup le résultat. Le test monocœur n'utilise qu'un seul cœur de processeur, la quantité de cœurs ou la capacité d'hyperthreading ne compte pas.

Google Tensor 1,049 (47%)

Apple A15 Bionic 1,742 (82%)

Geekbench 5, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 5 est un benchmark multi-plateforme qui utilise fortement la mémoire système. Une mémoire rapide poussera beaucoup le résultat. Le test multicœur implique tous les cœurs de processeur et tire un gros avantage de l'hyperthreading.

Google Tensor 2,916 (6%)

Apple A15 Bionic 4,780 (13%)

iGPU - FP32 Performance (Single-precision GFLOPS)

Les performances de calcul théoriques de l'unité graphique interne du processeur avec une précision simple (32 bits) dans GFLOPS. GFLOPS indique le nombre de milliards d'opérations en virgule flottante que l'iGPU peut effectuer par seconde.

Google Tensor 1,944 (9%)

Apple A15 Bionic 1,227 (12%)

Geekbench 3, 64bit (Single-Core)

Geekbench 3 est un benchmark multi-plateforme qui utilise fortement la mémoire système. Une mémoire rapide poussera beaucoup le résultat. Le test monocœur n'utilise qu'un seul cœur de processeur, la quantité de cœurs ou la capacité d'hyperthreading ne compte pas.

Google Tensor 4,572 (66%)

Apple A15 Bionic (0%)

Geekbench 3, 64bit (Multi-Core)

Geekbench 3 est un benchmark multi-plateforme qui utilise fortement la mémoire système. Une mémoire rapide poussera beaucoup le résultat. Le test multicœur implique tous les cœurs de processeur et tire un gros avantage de l'hyperthreading.

Google Tensor 12,597 (13%)

Apple A15 Bionic (0%)

Estimation de l'utilisation électrique

Nombre moyen d'heures d'utilisation par jour

Utilisation moyenne du processeur (0-100%)

Coût de l'énergie, dollar par kWh

Estimation de l'utilisation électrique

Nombre moyen d'heures d'utilisation par jour

Utilisation moyenne du processeur (0-100%)

Coût de l'énergie, dollar par kWh

Google Tensor		Apple A15 Bionic
10 W	Max TDP	8.5 W
NA	Consommation électrique par jour (kWh)	NA
NA	Coût de fonctionnement par jour	NA
NA	Consommation d'énergie par an (kWh)	NA
NA	Coût de fonctionnement par an	NA